SwiftOCR
1.2.1
請使用蘋果的視覺框架而不是Swiftocr。它非常快速，準確，更不那麼挑剔。
Swiftocr是用Swift撰寫的快速而簡單的OCR庫。它使用神經網絡進行圖像識別。截至目前，Swiftocr已通過識別短線長字母數字代碼（例如DI4C9CM）進行了優化。我們目前支持iOS和OSX。
這是一個非常好的問題。
如果您想識別詩歌或新聞文章（例如Tesseract）的普通文字，但是如果您想識別簡短的字母數字代碼（例如，禮品卡），我建議您選擇Swiftocr，因為那是超過它的地方。
Tesseract用C ++寫成30多年。要使用它，您首先必須為其編寫Objective-C ++包裝器。放緩Tesseract的主要問題是管理內存的方式。存儲器分配太多，並釋放了速度。
我對包含字母數字代碼的50多個難度圖像進行了一些測試。令人驚訝的結果。 Swiftocr在每個類別中擊敗Tesseract。
| Swiftocr | 特塞拉克 | |
|---|---|---|
| 速度 | 0.08秒 | 0.63秒 |
| 準確性 | 97.7％ | 45.2％ |
| 中央處理器 | 〜30％ | 〜90％ |
| 記憶 | 45 MB | 73 MB |
Swiftocr可通過可可錄提供。要安裝它，只需將以下行添加到您的podfile：
pod 'SwiftOCR'
如果您曾經使用過Tesseract，那麼您就會知道將OCR實施到您的項目中有多筋疲力盡。 Swiftocr與Tesseract完全相反。它只能使用6行代碼實現。
import SwiftOCR
let swiftOCRInstance = SwiftOCR ( )
swiftOCRInstance . recognize ( myImage ) { recognizedString in
print ( recognizedString )
}為了改善Swiftocr的體驗，您應該將構建配置設置為Release 。
訓練Swiftocr非常容易。在識別新字體之前，您只需要執行幾個步驟。
訓練Swiftocr的最簡單方法是使用可以在/example/OS X/SwiftOCR Training下找到的培訓應用程序。首先選擇要從列表中訓練的字體。之後，您可以更改要在文本字段中訓練的字符。最後，您必須按Start Testing按鈕。現在剩下的唯一的是等待。根據您的設置，這可能需要一半到兩分鐘。大約兩分鐘後，您可以手動停止培訓。按Save按鈕將將訓練有素的網絡保存到您的桌面。 Test按鈕用於評估訓練有素的神經網絡的準確性。
這是一個示例圖像。 Swiftocr毫無疑問。如果您嘗試使用tesseract識別相同的圖像，則輸出為“ labmensw'？！？！？。
由於兩個原因，很難識別此圖像：
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